言語モデルとは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開:2025-05-07

言語モデルとは

言語モデルとは、大量のテキストデータを学習し、言語の構造や規則性を統計的に捉えることで、文章の生成や予測を行うことができるAI技術のことです。自然言語処理（NLP）の中核を担う技術であり、機械翻訳や文章要約、質問応答システムなど、幅広い分野で活用されています。

言語モデルは、単語や文の出現確率を学習することで、人間が書くような自然な文章を生成することが可能です。近年では、深層学習技術の発展により、より高度な言語モデルが登場し、その性能は飛躍的に向上しています。

言語モデルを理解することは、AI技術の進化を把握する上で不可欠です。言語モデルの仕組みや応用例を知ることで、AIがどのように言語を理解し、生成しているのかを理解を深めることができるでしょう。

「言語モデルの仕組み」に関して、以下を解説していきます。

言語モデルの学習方法は、主に教師あり学習と教師なし学習の2種類が存在します。教師あり学習では、正解となる文章データを与え、モデルがそのパターンを学習します。

一方、教師なし学習では、大量のテキストデータから統計的なパターンを自律的に学習します。近年では、Transformerなどの深層学習モデルが主流となり、教師なし学習による大規模な事前学習が行われることが一般的です。

言語モデルの種類は、N-gramモデルや再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、Transformerなど、様々なものが存在します。N-gramモデルは、過去のN個の単語から次の単語を予測するシンプルなモデルです。

RNNは、時系列データを扱うのに適しており、文章の文脈を考慮した予測が可能です。Transformerは、Attention機構を用いることで、長距離の依存関係を捉えることができ、より自然な文章生成を実現します。